以新能源为主体意味着双高（高比例、高电力电子装备）特点明显，由于状态改变时序短、序列信号频域分布广、影响动态过程变量混杂，采用传统以固定参数为核心的静态模型对系统进行描述和求解比较困难，需建立适应大规模强随机性系统的高性能仿真计算能力。第三，快速协同。新型电力系统对快速协同能力提出了较高要求，随着电网上下游主体互动加强，电网管理工作内容和形式将发生频繁变化，需把握数据主线，通过提升企业数字化运营系统的灵活性和开放性，实现规划建设、物资供应、安全生产、资产财务等全链条感知和全面贯通，提升业务效率，进而促进管理变革。在常年观测归纳和演绎的基础上，电力行业积累了丰富经验、规则和知识，可描述电力基础设施外形结构、系统电气量状态变化、拓扑连接关系等，将这些知识融入人工智能算法模型，形成数据驱动、知识引导和物理建模的新型智能算法，并用知识表达来刻画数据所蕴含的规律，进而形机协同模式，这取决于构建涵盖电力系统海量多源数据、算法、应用的完整知识体系。数字电网知识表达体系新型电力系统高维、动态、不确定性给电网安全稳定运行带来巨大挑战，传统方法难以精准完整刻画和实时掌控庞大的电力系统，相比之下，数字电网的多重知识表达，将推动新型电力系统可观、可测、可控成为现实。通过数字电网的多重知识表达，可提取物理电网的特征规律，精准描述物理电网设备的形态、系统运行的趋势、人-机-物三元空间的关联关系，实现对物理电网最优的决策控制。在中国工程院院士潘云鹤提出的AI 2.0知识三种表达（知识的形象表达、知识的语言表达、知识的深度神经网络表达）的基础上，面向数字电网支撑的新型电力系统进行具象化丰富，多重知识表达主要有四种形式:数字电网知识的形象表达主要应用于描述物理电网设备的形态；数字电网知识的函数表达主要应用于描述电力系统电气量、非电气量各类数据的时序变化物理规律；数字电网知识的语言表达主要应用于描述电力系统人机物环的关联关系；数字电网知识的深度神经网络表达则作为一种有效的数据驱动工具，对上述三类应用实现补充和支撑，这样即可形成数据驱动、知识引导和物理建模相互统一的人工智能模型。 我们使用公制结构框架 - 梁和支撑这个族样板打开这个族样板后我们还需要做一些其他的操作，把里面自带的梁模型给删除掉，变成这幅样子，之后就简单啦，使用放样融合命令点击绘制路径然后从左往右数，两端分别和第2根和第4根对齐，重点来了，这里要记得锁定哈继续选择轮廓1，载入轮廓载入轮廓之后像我这个样子！下面的操作就简单了，先把外立面轮廓建立出来然后神奇的操作就要开始了！！！！双击类型1，弹出类型属性弹出类型属性之后分辨依次点击矩形红框中的小方块，新建一个类型类型名称可以和类型1相同昂（这样方便区分），还记得我之前有复制的类型2Vbu，类型2也是参照类型1做同样的操作，但是在挂接命名的时候可以命名为xxx2,比如我图里面的下部桥宽，圆弧角度2 等等到此为止我们的外轮廓的模型就建立完成了，接下来就是我们内轮廓中的类型1类型2放置和导入了，操作和类型2的操作类型，我就不做相互重复的工作了（打字太累了），直接上图然后嘞我们就能看到我们的族类型中这参数老长了！到三维里面看一下就是酱紫的就这样我们一节标准节的桥梁模型就建出来了在来到项目中做最后一步操作——组合拼装，通过载入族文件进行一个组合拼装，将整个桥梁模型进行搭接出来。好啦，这个第一种建模的方法大概就是这样子了，也许有人会问这个桥梁上面的附属结构怎么做的，这里我们会做单独的一期来讲这个附属结构的建模操作，总结一下这个方法一可以说也算是个半死不活的族了吧，灵活度不高，花费的时间也是贼拉多，光是挂接参数就累得不轻，桥梁的超高也不好处理，光说了它的劣势，那么它的优势是什么呢？这种方式建立的模型在实际应用中可以和我们的进度来结合，按照项目上的进度计划做一些构件级别的进度动画，还有方便出明细表统计工程量，上次上次出了一次量，经过和下料的软件对比，误差还真就在1%以内，好使！ 别墅建筑模型 别墅类的建筑模型主要是展示该建筑的样式及周边构造情况，同住宅类的建筑模型一样也是通过实际的建筑比例进行缩小制作而成的，别墅类的建筑模型主要是房地产开发商找模型公司制作出来供购房者更加直观的观看或购买别墅类居住房屋。因别墅建筑在开售前后都未对该建筑进行装修，这主要是别墅建筑购买人群的特殊性的原因，所以制作出别墅建筑模型更好的进行销售。 建筑模型的保养 建筑模型在进行运输或展示的过程中避免进行暴晒，展馆的室内温度控制在35摄氏度以下，同时要保持湿度在30%-65%为宜，否则建筑模型可能会发生脱落及变形。建筑模型在进行展示的过程中内部都设置有灯光，灯光的使用要注意时间，避免长时间的开放。